Development and Use of the Competency-Based Veterinary Education (CBVE) Assessment Toolkit
Notice bibliographique
Résumé
The Competency-Based Veterinary Education (CBVE) Analyze Working Group of the American Association of Veterinary Medical Colleges (AAVMC) Council on Outcomes-based Veterinary Education (COVE) has developed a CBVE assessment toolkit. The toolkit is designed to provide curriculum committees and individual instructors with an opportune intersection of the CBVE domains of competence and various assessment techniques. College-wide curriculum committees can use the toolkit to guide programs of assessment in the larger unit, ensuring that assessment methods are aligned with intended learning outcomes throughout the curriculum. On a smaller unit basis, the toolkit allows a single instructor or team of instructors to identify domains of interest for evaluation and then to identify various assessment tools appropriate to those domains. For each of 21 different assessment tools, the toolkit provides information that includes: a description; appropriate CBVE domains and competencies; examples; documented uses; evidence of efficacy; references; and links to illustrations if available. Because the toolkit is published online, periodic updates can be made as more data become available on the efficacy of various assessment tools relative to the CBVE domains in veterinary education. From programmatic assessment to single course examinations, the toolkit is intended to assist both administrators and faculty alike in understanding how different assessment approaches can support a variety of competency domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,074 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».